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申请/专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
摘要：本公开关于说话对象表征提取模型训练方法和说话对象身份识别方法，所述训练方法包括：获取多个说话对象的语音信号样本；获取多个说话对象的语音信号样本的音频特征；将多个说话对象的语音信号样本的音频特征输入说话对象表征提取模型，获得估计的多条语音表征；将估计的多条语音表征输入说话对象身份判别器，获得估计的每条语音表征对应的身份预测概率；根据估计的每条语音表征对应的身份预测概率以及估计的每条语音表征对应的说话对象真实身份标签，计算损失函数的值；通过根据损失函数的值调整说话对象表征提取模型和说话对象身份判别器的参数，从而对说话对象表征提取模型进行训练。
主权项：1.一种说话对象表征提取模型训练方法，其特征在于，包括：获取多个说话对象的语音信号样本；其中，所述多个说话对象的语音信号样本包括每个说话对象的原始语音信号样本，以及所述每个说话对象的原始语音信号样本对应的模拟不同采集来源的多个模拟语音信号样本，每条所述语音信号样本具有说话对象真实身份标签；获取所述多个说话对象的语音信号样本的音频特征；将所述多个说话对象的语音信号样本的音频特征输入所述说话对象表征提取模型，获得估计的多条语音表征；将所述估计的多条语音表征输入说话对象身份判别器，获得估计的每条语音表征对应的身份预测概率；根据所述估计的每条语音表征对应的身份预测概率以及所述估计的每条语音表征对应的说话对象真实身份标签，计算损失函数的值；通过根据所述损失函数的值调整所述说话对象表征提取模型和所述说话对象身份判别器的参数，从而对所述说话对象表征提取模型进行训练。
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